데이터가 현대 비즈니스 메커니즘을 구동하는 석유라고 부정할 수는 없지만 석유가 원유라면 효과가 없습니다.예를 들어 고객 기록을 복제하거나 폐기물 마케팅 리소스를 잘못 다루거나 결정을 어렵게 만들거나 고객을 좌절하거나 심지어 보안을 위협합니다. 그리고 비즈니스 리더들은 완전하고, 정확하고, 일관되며, 업데이트되고, 관련된 데이터가 효율성 향상과 빠른 성장을 위한 열쇠라는 것을 알고 있지만, 데이터 품질 프로젝트에 자금을 지원하기 전에 투자 수익률(ROI)에 대해 종종 의심한다. 따라서, 트릭은 프로젝트에 지출 된 돈과 협상 할 수없는 경쟁 우위에 얼마나 깨끗한 데이터가 가치가 있는지 강조하는 잘 구조화 된 제안을 작성하는 것입니다. 문제를 구체적으로 정의하라 조직에 대한 subpar 데이터 품질의 평균 비용은 연간 13 백만 달러에 가깝습니다.그리고 금융, 보험, 전자 상거래 및 의료 부문은 가장 영향을받는 부문 중 하나입니다.따라서 회사에서 그러한 데이터를 사용하는 비용을 정량화하면 리더가 앉아서주의를 기울일 수 있습니다. 회사의 목표와 일치하는 유사하고 구체적인 지표를 사용하여 낮은 품질의 데이터가 사용될 수 없는 이유를 설명하십시오. 예를 들어, 집중하십시오 : 판매에 미치는 영향: 캠페인은 고객 관계 관리 (CRM) 리드의 10 %에 배달되지 않으며 연간 150,000 달러의 손실을 유발합니다. 규정 준수 위험: 불완전한 고객 데이터로 인해 HIPAA (건강 보험 전송 및 책임 법) 또는 GDPR (일반 데이터 보호 규정)의 준수를 어렵게합니다. 운영에 대한 영향: 고객 지원 팀은 배송 전에 잘못된 주소를 수정하기 위해 매주 8 시간 이상을 보냅니다. 명확하고 측정 가능한 목표를 설정하십시오. 낮은 품질의 데이터의 비용을 보여주면 목표 리더와 제안을 쉽게 평가할 수 있습니다. - 특정, 측정 가능한, 달성 가능한, 관련 및 시간 제한 - 성공이 어떻게 보이고 비즈니스 결과와 어떻게 연결되는지 정확하게 보여줍니다. SMART objectives 예를 들어 : 5개월 이내에 정확한 고객 연락처 정보를 80퍼센트에서 90퍼센트로 늘립니다. 3개월 만에 80퍼센트의 복제 고객 기록을 줄입니다. 다음 캠페인 주기 전에 발송되지 않은 이메일 요금을 30 % 낮추십시오. 이러한 목표를 정의한 후, 그 목표를 달성하는 데 도움이되는 Melissa 도구에 직접 연결하십시오. 글로벌 주소 검증은 240개 이상의 국가에서 우편 정확도를 향상시키고 고객 데이터 기반을 강화합니다. Deduplication 및 Identity Verification은 충돌하거나 사기적인 항목을 방지함으로써 데이터베이스의 장기적인 무결성을 보장합니다. 전화 및 이메일 검증 APIs는 입력 지점에서 무효 또는 사용 가능한 연락처를 차단하여 첫날부터 다운스트림 시스템을 깨끗하게 유지합니다. 측정 가능한 목표를 올바른 기술과 결합함으로써, 귀하의 제안은 비용 요청에서 명확한 도로지도로 전환합니다 - 예측 가능한 ROI와 책임있는 결과로 리더는 뒤로 돌아갈 수 있습니다. 프로젝트를 크로스 기능적 이니셔티브로 설정 프로젝트의 실행자와 수혜자를 정의합니다.공통적인 이해 관계자는 다음을 포함할 수 있습니다: 판매 및 마케팅 : 그들은 고객을 분할하고 효과적으로 리드를 점수하기 위해 정확한 프로필을 필요로합니다. 운영 및 물류: 정확한 연락처 정보 또는 주소를 위한 간단한 일정 및 시간적 배달 통화. 재무: 재무 보고의 정확성은 판매자와 청구와 관련된 깨끗한 데이터에 달려 있습니다. 위험 관리: 데이터는 처벌을 피하기 위해 규제 표준을 준수해야 합니다. 프로젝트의 범위를 명확히하십시오, 그것이 포함되어 있는지 여부: 과거 데이터 청소 Bay에서 새로운 오류를 유지하기 현재 시스템과 데이터 검증 솔루션 통합 또한 Plug-and-Play를 사용하는 방법에 대해 알아보십시오. 마케팅 자동화, CRM 및 엔터프라이즈 리소스 계획 (ERP) 플랫폼과 완벽하게 통합할 수 있습니다. APIs from 멜리스 솔루션 프레임 워크를 설명 다음은 솔루션 프레임 워크가 포함되어야하는 것입니다 : 데이터 감사 및 프로파일링: Melissa의 데이터 프로파일링 도구를 활용하여 복제물을 감지하고 오류 유형을 분석하고 데이터 원본을 분류합니다. 데이터 청소 및 표준화: 멜리사의 데이터 품질 스위트를 사용하면 누락된 정보 필드를 채우고 오류를 해결하고 시스템에 걸쳐 형식을 표준화합니다. 데이터 검증 및 검증: 데이터 입력 시 전화 번호, 주소 및 이메일 ID에 대한 Melissa의 실시간 API 검증 솔루션을 사용합니다. 데이터 모니터링 및 통제: 시간에 따라 데이터의 정확성을 보장하기 위해 자동 알림 또는 대시보드를 설정합니다.이 위의 프레임 워크는 올바른 도구가 지원하는 실용적인 계획을 가지고 있다는 리더십을 설득할 수 있습니다. 왕의 숫자 제안을 쉽게 승인하려면 개선된 데이터 품질이 비용 효율성 또는 더 큰 비용 효율성으로 변환하는 방법을 설명합니다. 실제로, 귀하의 독특한 비즈니스 요구에 따라 Melissa는 데이터 품질 ROI 계산기를 구축하고 필수적인 전문 지식과 자원을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다음은 샘플 프레임워크입니다: 
 Metric Before After Financial Effect  Duplicate CRM Records 10% 2% $10,000 gain in productivity Email Deliverability  80% 95% $25,000 gain in campaign ROI Shipping Errors 100 per month 20 per month $10,000 reduction in logistics costs 
 Metric Before After Financial Effect  Duplicate CRM Records 10% 2% $10,000 gain in productivity Email Deliverability  80% 95% $25,000 gain in campaign ROI Shipping Errors 100 per month 20 per month $10,000 reduction in logistics costs 메트릭 메트릭 전에 전에 이후 이후 경제적 영향 경제적 영향 복제 CRM 레코드 10 % 2 % 생산성에 10만 달러의 이익 이메일 배달 가능성 80 % 95 % 캠페인 ROI에서 25,000 달러의 수익 배송 오류 한 달에 100 한달에 20 10만 달러의 물류 비용 절감 빠른 결과를 얻을 수 있음을 보여줍니다. 데이터 품질 프로젝트를 단기적으로 구현하는 긍정적 인 점을 보여주기 위해 : 샘플 데이터 세트를 청소하고 정확도 개선의 정도를 측정합니다.Clear a sample data set and measure the extent of accuracy improvement. 고정 데이터를 사용하여 파일럿 캠페인을 실행하고 전환율 향상을 보여줍니다. 당신이 어떻게 장기적인 이익을 수확하려는지 설명하십시오 : 고객 onboarding 프로세스에 대한 인증 API 통합.Integrating validation APIs with the process of customer onboarding. 끊임없는 모니터링을위한 대시보드를 조립합니다. 단기 및 장기 이익을 모두 설명하면 여러 단계의 자금을 확보하는 데 도움이됩니다. 위험을 앞당기기 리더십 승인을 얻으려면 잠재적 인 위험을 다루고 그 위험을 어떻게 완화하려는지 보여줍니다. 위험과 그 해결책에 대한 몇 가지 예 : 데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수 문제: Melissa의 도구는 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법 (CCPA) 및 GDPR을 준수합니다. 복잡한 구현: API-first 도구는 IT 팀의 부담을 최소화합니다. 사용자 채택 문제: 명확한 작업 흐름과 적절한 훈련을 통해 해결할 수 있습니다. 비용 초과 : 파일럿 단계는 프로젝트의 예산과 범위를 검증하는 데 도움이 될 수 있습니다. 시각적으로 설득력을 발휘하라 제안에 차트, 차트 및 기타 그림 요소를 포함하여 데이터 품질 향상 과정 및 결과를 시각화하도록 도와주세요. 예를 들어, 차트는 향후 5년간 가능한 비용 절감을 보여주기 위해 사용될 수 있습니다. 이상적으로 프로젝트 계획의 단계적 배포 시간표와 각 분기 KPIs 및 예산 개요를 포함하십시오. Clean Suite 및 Melissa의 유사한 도구는 데이터 청소의 장점을 보여주면서 활용할 수 있는 시각적 대시보드를 제공합니다. 신뢰에 가까운 지속적인 개선에 대한 헌신을 표시함으로써 제안을 종료합니다.In your statement, weave in how 또한 더 나은 분석 통찰력, 더 의미있는 고객 참여 및 미래 준비 데이터 인프라와 같은 혜택을 언급하고 파일럿 프로젝트에 대한 시간표, 예산, 자원을 승인하십시오. Melissa's Data Quality Suite에 대한 리뷰 보기 Messy에서 Meaningful에 이르기까지: Melissa와 함께 데이터 품질 프로젝트를 수행하십시오. 데이터 품질 향상에 대한 설득력있는 사례를 만드는 것은 올바른 프로젝트 제안과 함께하는 케이크 워크입니다. 그리고 SMART 목표를 설정하고 솔루션 프레임 워크를 정의하고 ROI를 정량화하고 위험을 해결하는 방법을 알고 있습니다. 가장 중요한 것은 Melissa와 같은 신뢰할 수있는 컨설턴트와 협력함으로써 승리하는 제안을 다양하게 만드는 작업을 단순화 할 수 있습니다. 고급 API, 검증 도구 및 수년간의 데이터 전문 지식으로 인해 혼란스러운 데이터를 의미있게 만들고 업계에서 경쟁력있게 번영 할 수 있습니다.

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

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데이터 품질 프로젝트에 대한 우승 제안을 만드는 방법

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